// Add scroll event listener window.addEventListener('scroll', function() { // Check scroll position if (window.scrollY >= 40) { // Perform your desired action here (function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684') // You can replace the console.log statement with your own code } });

کشاورزی با هوش مصنوعی

کشاورزی با هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence /AI) در کشاورزی و مهندسی کشاورزی هم کاربرد دارد؟ آیا قرار است هوش مصنوعی جای مهندسان کشاورزی و کشاورزان را بگیرد؟ در آینده‌ای نه چندان دور هوش مصنوعی غذای مردم کره‌ی زمین را تأمین می‌کند؟ 

هوش مصنوعی آمده است که بماند و زندگی ما را تغییر دهد. این روزها و با رشد و گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌ها و صنایع مختلف، بحث درباره‌ی تأثیرات AI و تغییراتی که بر اشتغال و بازار کار در حوزه‌های مختلف می‌گذارد؛ بحث سیاست‌مداران کشورهای دنیا و افرادی مانند ایلان ماسک است. 

شاید کاربردهای هوش مصنوعی در معماری و طراحی و توسعه بازی‌های کامپیوتری و حوزه‌‌هایی شبیه به آن‌ها خیلی عجیب و دور از ذهن به‌نظر نرسد. اما باید بدانید و تعجب هم نکنید که هوش مصنوعی در کشاورزی بسیار کاربردی و مفید است و در آینده ای نه چندان دور مهندسی کشاورزی را به‌کلی متحول می‌کند. 

در ادامه، به سؤالات طرح‌شده در بالا پاسخ می‌دهیم و درباره‌ی کاربردها و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی و مهندسی کشاورزی صحبت می‌کنیم. 

 

هوش مصنوعی چطور کشاورزی را متحول می‌کند؟

بهتر است اول از همه کمی در این باره توضیح داده شود که اصلا مهندسی کشاورزی چیست و چطور ممکن است AI در آن کاربرد داشته باشد. مهندسان کشاورزی مانند دیگر مهندسان از دانش مهندسی برای حل‌کردن مشکلات و چالش‌های مربوط به کاشت‌، برداشت و تولید محصولات کشاورزی استفاده می‌کنند. کار و دغدغه‌ی اصلی آنان این است که چطور می‌توانند فرآیندهای تولید را بهتر مدیریت کنند تا منابع کمتر و بهینه‌تر مصرف شود.

براساس تعریفی که از مهندسی کشاورزی در وبسایت اداره‌ی کل آمار وزارت کار آمریکا آمده است،  

Agricultural engineers solve problems concerning power supplies, machine efficiency, the use of structures and facilities, pollution and environmental issues, and the storage and processing of agricultural products.

مهندسان کشاورزی مشکلات مربوط به تأمین نیرو، بهره‌وری ماشین‌آلات، کاربرد تأسیسات و سازه‌ها، انبارکردن و فرآوری محصولات کشاورزی، و معضلات آلودگی و زیست‌محیطی را حل می‌کنند. 

با توجه به تعریف مهندسی کشاورزی می‌شود این را گفت که کار مهندسان کشاورزی نوعی مدیریت‌کردن و بهینه‌کردن منابع و فرآیندها است. دقیقا به همین دلیل است که هوش مصنوعی بسیار در این رشته و حوزه کاربردی می‌شود. برای بهینه‌کردن فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های کلان، به داده و تجزیه و تحلیل داده نیاز است. هوش مصنوعی، درحقیقت زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندش، ابزاری بی‌نظیر برای جمع‌آوری و تحلیل داده است. 

زبان برنامه‌نویسی پایتون در توسعه هوش مصنوعی و ابزارهای آن نقش کلیدی دارد. کتابخانه‌ی قدرتمند Pandas و همچنین امکانات زیاد  زبان پایتون برای بصری‌سازی داده‌‌ها سبب شده است تا در هر حوزه و تخصصی که به جمع‌آوری و تحلیل حجم زیادی از داده نیاز است، هوش مصنوعی به کمک متخصصان و مهندسان بیاید. مهندسی کشاورزی هم یکی از آن حوزه‌ها و تخصص‌ها است. 

 

کاربردهای AI در کشاورزی

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر بسیاری از صنایع است و کشاورزی نیز از این قاعده مستثنی نیست. AI برای توسعه روش‌های جدید و نوآورانه برای بهبود عملکرد در صنعت کشاورزی، کاهش هزینه‌ها و پایدارترکردن کشاورزی استفاده می‌شود. موارد زیر  از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در کشاورزی است. 

 

۱. مانیتورینگ محصولات کشاورزی

دوربین‌ها و سنسورهای مبتنی بر AI برای نظارت بر رشد محصولات کشاورزی استفاده می‌شوند تا آفات، بیماری‌ها و سایر مشکلات گیاهان در مراحل اولیه و خیلی زود  شناسایی و تشخیص داده شود. وقتی آفات و بیماری‌ها سریع شناسایی شوند، درمان‌های لازم هم به‌سرعت انجام می‌شود. در این صورت، محصول از بین نمی‌رود و کشاورزان ضرر و خسارت نمی‌بینند. 

۲. پیش‌بینی عملکرد

AI و زیرشاخه‌ی بسیار مهم آن یعنی ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) برای پیش‌بینی عملکرد و میزان محصول بر اساس عوامل مختلفی مانند شرایط آب و هوایی، کیفیت خاک و داده‌های گذشته استفاده می‌شود. همان‌طور که اشاره شد، مدیریت و مهندسی به تصمیم‌گیری‌های داده‌محور نیاز دارد. مهندسان کشاورزی با استفاده از داده‌ها و زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌توانند الگوریتم‌هایی (مدل‌هایی) آموزش دهند که با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های گذشته آینده را پیش‌بینی کند. از آن پیش‌بینی‌ها مهندسان کشاورزی برای تصمیم‌گیری در مورد کاشت، آبیاری و کوددهی کمک می‌گیرند. 

۳. کشاورزی دقیق 

کشاورزی دقیق یا Precision Agriculture در مقابل کشاورزی سنتی قرار می‌گیرد. در این مفهوم و رویکرد در مدیریت کشاورزی، تصمیمات بر اساس داده‌ها، ملاحظات اقتصادی و زیست‌محیطی و با به‌کارگیری تکنولوژی‌ها و با ابزارهای مختلف، ازجمله ابزارهای مبتنی بر AI، گرفته می‌شوند. در کشاورزی دقیق زمین کشاورزی به واحد‌های کوچک‌تری تقسیم می‌شود و هر واحد براساس ویژگی‌های خاص خودش و با ابزارهای هوشمند مدیریت می‌شود. با این ترتیب، کود و آفت‌کش با دقت و کارایی بیشتری مصرف می‌شود و درنتیجه، هزینه‌ها و مخاطرات زیست‌محیطی کاهش می‌یابد. 

کشاورزی دقیق

منبع عکس: cropaia.com

۴. مانیتورینگ دام

سنسورهای مبتنی بر AI برای نظارت بر دام‌ها برای شناسایی و تشخیص زودهنگام مشکلات سلامتی، میزان تولید شیر و سایر مسائل استفاده می‌شوند. این اطلاعات به‌دست‌آمده از سنسورها به کشاورزان کمک می‌کند تا سلامت و بهره‌وری دام‌ها را بهبود بخشند.

۵. برداشت روباتیک

ربات‌های برداشت ساخته‌شده با هوش مصنوعی از جدید‌ترین اختراعات در این حوزه به‌شمار می‌‌آیند. ربات‌ها می‌توانند محصولات کشاورزی را با کارایی بیشتر و با کمترین ضایعات برداشت کنند. همین به کاهش هزینه‌های نیروی کار و سرعت‌بخشیدن به روند تولید و برداشت کمک می‌کند.

 

ربات های برداشت محصول مبتنی بر هوش مصنوعی

منبع عکس: builtin.com

 

 

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی

کشاورزی و مهندسی کشاورزی با هوش مصنوعی تازه در آغاز راه است. مزایای استفاده از هوش مصنوعی و ابزارها و تکنولوژی‌های مبتنی بر AI آن‌قدر مهم و حیاتی است که می‌شود پیش‌بینی کرد در آینده‌ای نه چندان دور کشاورزی دقیق و کشاورزی با هوش مصنوعی در سراسر جهان جای کشاورزی سنتی را خواهد گرفت. 

از مهم‌‌ترین مزایای استفاده از AI در کشاورزی می‌‌شود به موارد زیر اشاره کرد:

۱.  افزایش میزان محصولات کشاورزی

AI به کشاورزان و مهندسان کمک می‌کند تا آگاهانه‌تر و هوشمندانه‌تر تصمیم بگیرند. در نتیجه، در مقدار مشخصی زمین و با مقدار مشخصی بذر، کود و آبیاری محصول بیشتری در مقایسه‌ با گذشته به‌دست می‌آید. وقتی محصول را آفت نزند و بیماری‌ها هم زود تشخیص داده شود، از میزان خسارت به محصول کمتر و به میزان بارآوری محصول افزوده می‌شود.  

 

۲.  کاهش هزینه‌ها

AI به مهندسان و کشاورزان کمک می‌کند تا هزینه‌ها را با استفاده‌ی کارآمدتر و بهینه‌تر از منابع مانند آب و کود کاهش دهند.

 

۳. بهبود امنیت غذایی

جهان با بحران غذا مواجه است. منابع زمین برای کشاورزی محدود است و تغییرات آب‌وهوایی و خشکسالی بهره‌برداری از همان منابع محدود را سخت‌تر کرده است. سختی‌ها در آینده و با تشدید خشکسالی در نقاط مختلف جهان بیشتر می‌شود. در چنین شرایطی، تولید غذای بیشتر از منابع کمتر با کمک فناوری‌های هوش مصنوعی و کشاورزی داده‌محور به معنی بهبود امنیت غذایی برای مردم کره‌ی زمین است. 

 

۴. کاهش مخاطرات زیست‌محیطی

AI به کاهش آسیب‌های کشاورزی به محیط‌زیست بسیار کمک می‌کند. به‌کارگیری ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده با آن‌ها سبب می‌شود تا مهندسان و کشاورزان از آفت‌کش‌ها و کودها دقیق‌تر و کارآمدتر استفاده کنند. 

 

نمونه‌هایی از همکاری انسان و AI در بهبود مهندسی کشاورزی

AI هنوز در مراحل اولیه‌ی توسعه در کشاورزی است. اما پتانسیل این را دارد که صنعت کشاورزی و مهندسی کشاورزی را به‌کلی متحول کند. در ادامه، چند نمونه‌ی بسیار جالب از همکاری انسان و هوش مصنوعی را در بهبود کشاورزی و مهندسی کشاورزی در کشورهای مختلف بررسی می‌کنیم. با بررسی این نمونه‌ها، در عمل،‌ اهمیت و کارایی فوق‌العاده‌ی هوش مصنوعی در کشاورزی مشخص می‌شود.

 

۱. کشاورزی با هوش مصنوعی در  کالیفرنیا

کشاورزان در کالیفرنیا از دوربین‌های ساخته‌شده با AI برای مانیتورینگ تاکستان‌های خود بهره می‌برند. این دوربین‌ها می‌توانند آفات و بیماری‌ها را بسیار زودتر از چشم انسان تشخیص دهند. تشخیص زود‌‌هنگام و به‌موقع به کشاورزان امکان می‌دهد تا سریعا اقدام و از آسیب به محصولات خود جلوگیری کنند.

۲. کشاورزی با ربات‌های AI در استرالیا

کشاورزان در استرالیا از ربات‌های برداشت مبتنی بر هوش مصنوعی برای برداشت کاهو استفاده می‌کنند. این ربات‌ها می‌توانند کاهو را سریع‌تر و کارآمدتر از کارگران (انسان‌ها) برداشت کنند. همچنین، می‌توانند کاهو را انتخابی برداشت کنند. یعنی هم محصولات را بادقت بیشتری برمی‌دارند و هم اگر محصولی خراب شده باشد، آن را انتخاب نمی‌کنند. همین سبب می‌شود تا ضایعات کشاورزی کاهش یابد.

 

۳. کشاورزی با ابزارهای مبتنی بر AI در ایالت‌های غرب میانه‌ی آمریکا

کشاورزان در ایالت‌های غرب میانه‌ی آمریکا از سنسورهای مبتنی بر AI برای نظارت بر رطوبت خاک استفاده می‌کنند. این سنسورها می‌توانند داده‌ها را به تلفن‌های هوشمند کشاورزان ارسال کنند. بنابراین، کشاورزان می‌دانند دقیقا چه زمانی باید محصولاتشان را آبیاری کنند. استفاده از این تکنولوژی به صرفه‌جویی در مصرف آب و بهبود عملکرد کشاورزان کمک می‌کند. 

 

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر AI کشاورزی و مهندسی کشاورزی را متحول می‌کند. 

۲. تحول در صنعت کشاورزی و بازدهی بیشتر و برداشت محصولات بیشتر با استفاده از منابع کمتر با به‌کارگیری تکنولوژی‌های جدید و فناوری AI به تأمین غذا برای مردم کره‌ی زمین و کاستن از عواقب تغییرات اقلیمی بر کشاورزی کمک می‌کند. 

۳. زبان برنامه‌نویسی پایتون و ماشین لرنینگ در این تحولات نقش اساسی و کلیدی دارند. 

۴. مهندسان کشاورزی باید با هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و استفاده از ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده و بصری‌سازی نتایج به‌خوبی آشنا باشند. 

 


 اگر به مهندسی کشاورزی علاقه دارید یا مهندس کشاورزی هستید یا حتی شغلتان کشاورزی است؛ آموزش پایتون و یادگیری ماشین لرنینگ را در برنامه‌ی خود قرار دهید. چون کشاورزی در آینده‌ای نه چندان دور به کشاورزی با هوش مصنوعی تبدیل می‌شود. 


 

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

نوشته شده توسط
مهدیه اسماعیلی

مهدیه اسماعیلی هستم، دانشجوی برتر دوره متخصص سئوی آمانج، علاقه‌مند به نوشتن و سئو و دنیایی که گوگل قرار است خلق کند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *